付費限定

用SPSS進行HLM第四章:三層次之隨機截距斜率模型

更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘

接續第三章內容,有時候多層次資料不只兩種層次,例如:學生屬於某個學校,學校屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作,我們先從公式開始,然後在教學SPSS視窗和語法操作,相信看完後,讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。


ICC計算

同樣道理,如果我們認為資料句有多層次問題,雙層次還無法解決時,就要用ICC檢驗三層次的必要性。Level 2Level 3代表兩個層次是within-group,例如:每個學生都會同時是某格縣市和學校內。也可以自己嘗試看看不用Level 2*Level 3,只用Level 2跑三層次HLM,看看兩者在適配值上的差異,

SPSS語法如下:

mixed Y 
/random = intercept | subject(Level 2*Level 3)
以行動支持創作者!付費即可解鎖
本篇內容共 3447 字、0 則留言,僅發佈於統計分析 × 學術生涯你目前無法檢視以下內容,可能因為尚未登入,或沒有該房間的查看權限。
留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
教育心理博士的筆記本
242會員
136內容數
文章內容以圖像式和步驟化方式,教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus),執行多種統計方法。此外,我還會分享一些學術和科技新知,幫助您在學術之路上走得更順利。
2025/04/30
本文將介紹進行變異數分析的單純主要效果檢定及F值校正。單純主要效果是指對多個因素的交互作用後,對其中一個因素的水平進行比較。在進行檢定時常忽略進行F值校正,這導致得出的F值不正確。文章將詳細說明如何進行F值校正及修正公式的計算方法。
Thumbnail
2025/04/30
本文將介紹進行變異數分析的單純主要效果檢定及F值校正。單純主要效果是指對多個因素的交互作用後,對其中一個因素的水平進行比較。在進行檢定時常忽略進行F值校正,這導致得出的F值不正確。文章將詳細說明如何進行F值校正及修正公式的計算方法。
Thumbnail
2024/11/28
以前,若多因子的變異數分析的變異數同異質性假設未通過,那麼變異數分析的F值就會有所誤差,也沒有適當的無母數統計可以替代。最近,有學者提倡Welch-James統計量,這種方法相較於傳統的方差分析更具有穩健性,並且同樣可以檢驗因子主效應和交互作用。通過一些實際案例,我們展示瞭如何在R語言中使用本方法。
Thumbnail
2024/11/28
以前,若多因子的變異數分析的變異數同異質性假設未通過,那麼變異數分析的F值就會有所誤差,也沒有適當的無母數統計可以替代。最近,有學者提倡Welch-James統計量,這種方法相較於傳統的方差分析更具有穩健性,並且同樣可以檢驗因子主效應和交互作用。通過一些實際案例,我們展示瞭如何在R語言中使用本方法。
Thumbnail
2024/05/01
高低分組,顧名思義,就是把考生的成績分成兩組:表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939),通常前27%的考生是高分組,後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大,那麼說明這題題目鑑別度高,能有效區分不同程度的考生。
Thumbnail
2024/05/01
高低分組,顧名思義,就是把考生的成績分成兩組:表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939),通常前27%的考生是高分組,後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大,那麼說明這題題目鑑別度高,能有效區分不同程度的考生。
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
TOMICA第一波推出吉伊卡哇聯名小車車的時候馬上就被搶購一空,一直很扼腕當時沒有趕緊入手。前陣子閒來無事逛蝦皮,突然發現幾家商場都又開始重新上架,價格也都回到正常水準,估計是官方又再補了一批貨,想都沒想就立刻下單! 同文也跟大家分享近期蝦皮購物紀錄、好用推薦、蝦皮分潤計畫的聯盟行銷!
Thumbnail
TOMICA第一波推出吉伊卡哇聯名小車車的時候馬上就被搶購一空,一直很扼腕當時沒有趕緊入手。前陣子閒來無事逛蝦皮,突然發現幾家商場都又開始重新上架,價格也都回到正常水準,估計是官方又再補了一批貨,想都沒想就立刻下單! 同文也跟大家分享近期蝦皮購物紀錄、好用推薦、蝦皮分潤計畫的聯盟行銷!
Thumbnail
每年4月、5月都是最多稅要繳的月份,當然大部份的人都是有機會繳到「綜合所得稅」,只是相當相當多人還不知道,原來繳給政府的稅!可以透過一些有活動的銀行信用卡或電子支付來繳,從繳費中賺一點點小確幸!就是賺個1%~2%大家也是很開心的,因為你們把沒回饋變成有回饋,就是用卡的最高境界 所得稅線上申報
Thumbnail
每年4月、5月都是最多稅要繳的月份,當然大部份的人都是有機會繳到「綜合所得稅」,只是相當相當多人還不知道,原來繳給政府的稅!可以透過一些有活動的銀行信用卡或電子支付來繳,從繳費中賺一點點小確幸!就是賺個1%~2%大家也是很開心的,因為你們把沒回饋變成有回饋,就是用卡的最高境界 所得稅線上申報
Thumbnail
在上一篇中,我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中,可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來,擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量,本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
Thumbnail
在上一篇中,我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中,可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來,擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量,本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
Thumbnail
Standard Deviation Projections(SDP)是一項相當好用的價位計算技巧,利用PO3的操縱段來當作基數,計算預期價格出現阻力或扭轉的位置。
Thumbnail
Standard Deviation Projections(SDP)是一項相當好用的價位計算技巧,利用PO3的操縱段來當作基數,計算預期價格出現阻力或扭轉的位置。
Thumbnail
用R語言進行HLM分析第一章將介紹ICC係數定義,並實際示範如何使用R語言計算ICC,並解釋其含意。
Thumbnail
用R語言進行HLM分析第一章將介紹ICC係數定義,並實際示範如何使用R語言計算ICC,並解釋其含意。
Thumbnail
接續第三章內容,有時候多層次資料不只一個層次,可能具有多種層次,例如:學生屬於某個學校,而學校又屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作,我們先從公式開始,然後在教學SPSS視窗和語法操作,相信看完後,讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
Thumbnail
接續第三章內容,有時候多層次資料不只一個層次,可能具有多種層次,例如:學生屬於某個學校,而學校又屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作,我們先從公式開始,然後在教學SPSS視窗和語法操作,相信看完後,讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
Thumbnail
接續第二章內容,本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作,我們先從公式開始,然後在教學SPSS視窗和語法操作,相信看完後,讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
Thumbnail
接續第二章內容,本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作,我們先從公式開始,然後在教學SPSS視窗和語法操作,相信看完後,讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
Thumbnail
本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作,我們先從最簡單的一個Level 1固定自變項模型開始,到複雜的兩個Level 1和1個Level 2固定自變項模型,相信看完後,讀者就會了解雙層次之隨機截距模型概念和操作。
Thumbnail
本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作,我們先從最簡單的一個Level 1固定自變項模型開始,到複雜的兩個Level 1和1個Level 2固定自變項模型,相信看完後,讀者就會了解雙層次之隨機截距模型概念和操作。
Thumbnail
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式使用調節分析。本文將介紹三種類型的變項,還有如何操作最4.2版本的PROCESS macro for SPSS進行調節模式。文末也會附上所有所有Process模型圖例,提供給讀者方便分析~
Thumbnail
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式使用調節分析。本文將介紹三種類型的變項,還有如何操作最4.2版本的PROCESS macro for SPSS進行調節模式。文末也會附上所有所有Process模型圖例,提供給讀者方便分析~
Thumbnail
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式進中介模式。本文將介紹三種類型的變項,還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例,提供給讀者方便分析~
Thumbnail
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式進中介模式。本文將介紹三種類型的變項,還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例,提供給讀者方便分析~
Thumbnail
潛在類別模式(latent class modeling, LCM)和潛在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)是探討潛在類別變項的統計技術。兩者與因素分析最大的不同在於潛在變項(因素)的形式。本文將介紹潛在類別/剖面/混合分析操作1:找出最佳組數
Thumbnail
潛在類別模式(latent class modeling, LCM)和潛在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)是探討潛在類別變項的統計技術。兩者與因素分析最大的不同在於潛在變項(因素)的形式。本文將介紹潛在類別/剖面/混合分析操作1:找出最佳組數
Thumbnail
如同跨組比較一樣,跨時間時也需要考量縱向測量衡等性,在分析縱向數據時考慮 測量衡等性 很重要,因為不具有縱向測量衡等性的量表,對結果的有效性和正確性有所影響。縱向衡等性和多群組衡等性的分析策略相似,但在參數設定有些差異,本文將簡介其概念和和Mplus操作。
Thumbnail
如同跨組比較一樣,跨時間時也需要考量縱向測量衡等性,在分析縱向數據時考慮 測量衡等性 很重要,因為不具有縱向測量衡等性的量表,對結果的有效性和正確性有所影響。縱向衡等性和多群組衡等性的分析策略相似,但在參數設定有些差異,本文將簡介其概念和和Mplus操作。
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News